什么是 Transformer 架构？开启人工智能新时代的钥匙

摘要：Transformer 架构最早由 Google 研究团队在 2017 年提出，其核心思想是利用自注意力机制来捕捉序列中元素之间的关系，从而避免了传统循环神经网络（RNN）难以处理长序列依赖的问题。

在人工智能领域，Transformer 架构是一项具有里程碑意义的创新，它如同开启新时代的钥匙，为自然语言处理等众多领域带来了巨大的变革。

Transformer 架构最早由 Google 研究团队在 2017 年提出，其核心思想是利用自注意力机制来捕捉序列中元素之间的关系，从而避免了传统循环神经网络（RNN）难以处理长序列依赖的问题。

Transformer 本质上是一个编码器 - 解码器（encoder-decoder）架构。编码器由多个相同的编码器层堆叠而成，每个编码器层包含自注意力（Self-Attention）层和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）两个子层。输入文本首先通过词元化（Tokenization）被拆分成词元（tokens），然后经过嵌入层（Embedding）转换为向量表示，并加上位置编码（Positional Encoding）以保留词语的顺序信息。接着，这些向量进入自注意力层，通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的关系，为不同词元分配不同的权重，从而捕捉到序列中的语义关联。自注意力层的输出再经过前馈神经网络进行非线性变换，进一步增强特征表示。

解码器与编码器结构类似，但也有一些关键区别。解码器包含一个遮蔽多头注意力（Masked Multi-Head Attention）层，用于确保每个词元只能关注更早的位置，防止信息泄露。此外，解码器还利用交叉注意力（Cross-Attention）机制，关注编码器输出的嵌入，从而对齐源语言的上下文与生成的目标语言。最后，经过解码器后，输出嵌入通过 softmax 层转换成概率，预测目标序列中的下一个词。

Transformer 架构的出现，使得自然语言处理任务的性能得到了极大的提升，它不仅在机器翻译、文本生成、问答系统等领域取得了显著的成果，还成为了现代大模型，如 GPT、BERT、ChatGPT 等的基础架构。随着技术的不断发展，Transformer 架构也在不断演变和拓展，为人工智能的未来发展奠定了坚实的基础。